挖掘数据价值,助力商家智慧经营

简介: 企业可依据金蝶管易云·数据参谋收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问,从而帮助自身更容易、更快速的获取更丰富的数据,以做出更好的业务决策。

金蝶管易云·数据参谋正式发版

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企业可依据金蝶管易云·数据参谋收集存储分析共享数据并提供数据访问从而帮助自身更容易更快速的获取更丰富的数据以做出更好的业务决策

 

产品特性总览

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一、多平台数据接入使用

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二、自定义工作自助分析

1.支持自定义模板

2.零代码开发

3.数据交互体验

4.自定义布局

5.界面操作简单

6.支持数据下钻

 

三、多元可视化与数据实时更新

1.平台提供了丰富的统计图表样式,不仅包含常用的统计图,如:折线图、柱状图、散点图、条形图、雷达图、瀑布图、饼图,而且还支持其他热门统计图,如:桑基图、平行坐标图、漏斗图、词云图、地图、仪表盘及自定义曲线,让数据一目了然;

2.平台借助阿里云平台赋能,通过其新一代的云原生数仓MaxCompute 交互式分析(Hologres)赋予数据实时更新的能力。这些能力包括了:

·同时存储实时数据和离线数据,统一数据存储

·支持复杂查询与分析

·系统能够直接对接前端应用,例如报表和在线服务等。

 

四、一站式数据导航与采购服务

1.一站式数据导航服务,在首页即按分析主题列出所有报表,方便用户选用;

2.一站式数据采购服务,数据主题所见即所得。同时还能对采购的数据店铺进行配置和调整。

 

五、聚焦业务的分析体系

1.全面分析

从交易的视角构建分析体系,着力分析商品、交易和供应链的特征,力争为交易的全过程给出检测与诊断;

2.分级分析

包含了综合分析,专题分析与交易明细,适合为用户公司的各级管理与业务人员使用,辅助管理决策。

(1)企业高管(掌控企业经营的过去、现在和将来)

(2)销售采购(让采购销售的每个过程都有数据支撑)

(3)业务运作(能有效提升供应链流程的运作效率)

(4)财务人员(为资金运营的计划、监控提供数据分析)

 

数据参谋产品的两大部分

一、持续更新的数据可视化报表

从交易的角度出发,为用户定制符合供应链管理要求的仪表盘体系,满足用户监控和预测供求状态的迫切需求。

·供应链主题分析:

从采购出发,到发货结束,描述了支持交易流程的商品采购、仓储、库存、物流过程,着重分析诊断了物流流转效率及其成因。

·交易主题分析:

从渠道(“人”)、类目(”货”)、店铺(”场”)、售后四个维度出发评价交易质量。

·商品主题分析:

从渠道、类目、店铺、新品类型、销量等多个角度来描述商品的销售状态,评价商品的受欢迎程度。

 

二、强大灵活的自助分析工具

随着业务的发展为了满足企业对报表的个性化需求,推出自助分析工具,可通过拖拉拽配置生成新的报表。

·数据方面:已对接管易数据中心(聚石塔),企业可以使用自身数据及管易开放的其他数据;

·配置方面:基于数据通过拖来拽的方式选择报表展示的指标及图表来生成指标/报表;

·权限方面:自定义生成的报表仅对本企业开放,并可以设置该企业内人员对自定义报表的权限。


典型报表1:可视化大屏

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 关注当日的订单的成交、发货和售后的现状,对异常保持警戒状态;关注区域成交排行和交易趋势,把握市场变化及区域需求情况;

关注渠道、店铺和商品的成交情况,了解市场需求在不同维度下的反映情况;

关注发货和库存状况,了解自身供给侧对市场状况的响应程度,从而对交易进行整体分析

 

典型报表2:商品成交分析

商品成交分析从渠道、店铺和商品类目的维度去监控商品成交、退货的状态,包含了销量、金额、让利、退货、动销等多种要素。

成交分析中,对成交和退货的分析进度是逐层深入的,从趋势出发,在排行图中诊断核心问题,最后在排行表中找到解决办法。

 

典型报表3:商品榜单分析

无论何种类型的商品榜单,都可以看做是商家是否进行追加采购、促销活动、清理库存、改进销售等后续动作的晴雨表。

而畅销品的排行,则是给商家的所有动作在交易的维度做出明确指向,即“哪些商品是现在最迫切需要补货、维护客户关系、减少或者快速响应售后的”。

 

典型报表4:渠道交易分析

给出渠道下交易中订单的金额与数量情况,同时监控交易的状态,包括了发货数量和金额、补贴情况、连带率/售后率/动销率等比率情况等要素。同时也对渠道的交易能力和趋势做具体分析

 

典型报表5:售后数据分析

 对发生售后的订单数量以及具体金额进行衡量,同时度量其最近一段时间里的售后晨读,即售后率

 从售后原因和售后区域两块,对售后的可能性进行归因分析

 从售后的占比来看,售后对于销售的影响。

 

典型报表6:库存分析

 从库存数量、成本与效率出发来考察库存状态。使用了指标库存商品总数、库存SKU数量,库存成本、平均库存成本、平均周转天数、平均库龄等指标。

 对仓库从库存商品总量、库存成本排行、库存周转天数和库存日变化量等多个方面来考察。最终观察仓库中SKU的库存数量,以监测库存变化的原因。

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